直方图和箱线图都非常适合可视化连续变量的分布，各有优势。因此，在 EDA 中选择哪一种，取决于您想回答的问题。
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本探索性数据分析（EDA）课程将从学习如何使用描述性统计、识别缺失数据开始，并应用插补技术来填补数据中的空缺。
在本课程的第二章，您将学习如何识别并处理数据集中的离群值。您将构建直方图来分析分布，并使用温莎化方法（winsorizing）来降低离群值的影响。
现在，您将使用比例来探索分类变量之间的关系。随后，您将借助箱线图和描述性统计来判断连续变量如何受到分类变量的影响。
当前练习
在最后一章，您将通过散点图来分析两个连续变量之间的关系，并计算相关系数。
